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# Global Functions の概要

> W&B Python SDK におけるグローバル関数

W\&B におけるグローバル関数は、`wandb.init()` や `wandb.login()` のように直接呼び出すトップレベルの関数です。特定のクラスに属するメソッドとは異なり、これらの関数はオブジェクトをインスタンス化することなく、W\&B のコア機能に直接アクセスできるようにします。

## 利用可能な関数

| 関数                                                        | 説明                                                                        |
| --------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------- |
| [`init()`](/models/ref/python/functions/init)             | W\&B でトラッキングとログ記録を行うための新しい Runs を開始します。これは通常、ML トレーニングパイプラインで最初に呼び出す関数です。 |
| [`login()`](/models/ref/python/functions/login)           | W\&B のログイン認証情報を設定し、マシンをプラットフォームに対して認証します。                                 |
| [`setup()`](/models/ref/python/functions/setup)           | 現在のプロセスとその子プロセスで W\&B を使用するための準備を行います。マルチプロセスアプリケーションで有用です。               |
| [`teardown()`](/models/ref/python/functions/teardown)     | W\&B のリソースをクリーンアップし、バックエンドプロセスを終了します。                                     |
| [`sweep()`](/models/ref/python/functions/sweep)           | 最適なモデル設定を探索するためのハイパーパラメーター探索（ Sweeps ）を初期化します。                            |
| [`agent()`](/models/ref/python/functions/agent)           | ハイパーパラメーター最適化の実験を実行するための sweep agent を作成します。                              |
| [`controller()`](/models/ref/python/functions/controller) | sweep agent とその実行を管理および制御します。                                             |
| [`restore()`](/models/ref/python/functions/restore)       | 作業を再開するために、以前の run や実験の状態を復元します。                                          |
| [`finish()`](/models/ref/python/functions/finish)         | run を終了し、リソースをクリーンアップします。                                                 |

## 例

最も一般的なワークフローは、W\&B での認証、run の初期化、そしてトレーニングループからの値（精度や損失など）のログ記録で始まります。最初のステップは `wandb` をインポートし、グローバル関数である `login()` と `init()` を使用することです。

```python theme={null}
import wandb

# W&Bで認証
wandb.login()

# ハイパーパラメーターとメタデータ
config = {
   "learning_rate": 0.01,
   "epochs": 10,
}

# runが記録されるプロジェクト
project = "my-awesome-project"

# 新しい run を初期化
with wandb.init(project=project, config=config) as run:
   # ここにトレーニングコードを記述...
   
   # W&Bに値をログ記録
   run.log({"accuracy": 0.9, "loss": 0.1})
```